惠獻(xiàn)波

（河南財(cái)政金融學(xué)院，河南鄭州451464）

一、引言

近年來，我國農(nóng)村金融市場(chǎng)發(fā)展緩慢，貸款難、難貸款矛盾日益突出，其中，缺少銀行認(rèn)可的合格抵押品是一個(gè)重要原因。為全面激活農(nóng)村“沉睡”資本，發(fā)揮農(nóng)村土地產(chǎn)權(quán)的資本屬性，提升農(nóng)村土地的可抵押性與可擔(dān)保性，中部地區(qū)六省及東北三省率先進(jìn)行了“創(chuàng)新貸款擔(dān)保模式，擴(kuò)展擔(dān)保品范圍”試驗(yàn)。

作為一種新型融資方式，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)為解決農(nóng)民貸款難問題提供了巨大的支持，促進(jìn)了農(nóng)村金融發(fā)展，為農(nóng)村金融市場(chǎng)的日漸繁榮帶來希望。因此，為全面提升農(nóng)村金融服務(wù)水平，形成可持續(xù)的、可復(fù)制的農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款模式，深入了解農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押融資行為對(duì)農(nóng)戶收入水平的影響，評(píng)價(jià)這一試驗(yàn)的實(shí)施效果就顯得尤為重要。

在農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款影響農(nóng)戶收入方面，學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款可以顯著促進(jìn)農(nóng)戶收入增長。曹瓅等[1]以西北產(chǎn)權(quán)抵押試點(diǎn)地區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)為依據(jù)，運(yùn)用Tobit模型，實(shí)證分析了農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款行為對(duì)農(nóng)戶家庭福利的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款之后，其家庭總收入、非農(nóng)收入得到顯著提升。楊丹丹、羅劍朝[2]認(rèn)為，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款極大緩解了農(nóng)戶的貸款約束。同時(shí)，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款提高了農(nóng)戶抵押貸款可得性[3]，對(duì)參與農(nóng)戶生產(chǎn)改善和收入增長具有明顯促進(jìn)作用，在改善農(nóng)戶生產(chǎn)狀況、家庭年收入[4]、非農(nóng)收入[5]等方面有顯著影響。另外，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款可以有效降低交易費(fèi)用[6]，割斷“利率提升鏈”[7]，幫助農(nóng)民快速積累資本[8]、提高收入水平[9]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)雖從不同視角對(duì)農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款收入效應(yīng)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，但大多采用描述性統(tǒng)計(jì)與簡單回歸的方法，并未考慮樣本選擇性偏差和內(nèi)生性問題。從科學(xué)評(píng)價(jià)角度看，這些研究均不能準(zhǔn)確識(shí)別農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款政策對(duì)農(nóng)戶收入影響的凈效應(yīng)。因?yàn)榧词箾]有農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款政策，在其他因素的推動(dòng)下，農(nóng)戶收入同樣會(huì)增長。然而，要有效識(shí)別農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款政策的凈效應(yīng)，就必須剔除影響農(nóng)戶收入增長的其他因素。針對(duì)傳統(tǒng)評(píng)估方法的不足，本文采用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）和固定效應(yīng)模型，以農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款試點(diǎn)縣3 728戶的微觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款行為對(duì)農(nóng)戶收入平均效應(yīng)及動(dòng)態(tài)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，為農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款試驗(yàn)在全國推行提供微觀數(shù)據(jù)方面的參考依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來自河南財(cái)政金融學(xué)院農(nóng)村土地金融課題組2015—2017年對(duì)陜西省高陵區(qū)、寧夏回族自治區(qū)平羅縣和同心縣農(nóng)戶的調(diào)查。這些地區(qū)開展農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)較早，運(yùn)作比較成熟，形成了特色鮮明、亮點(diǎn)突出的農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款模式。在不同模式下，對(duì)農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款農(nóng)戶收入效應(yīng)進(jìn)行評(píng)價(jià)，能夠全面反映農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款真實(shí)的試驗(yàn)效果，具有典型性與代表性。

在調(diào)查過程中，首先，課題組采用分層抽樣方法，選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異、生產(chǎn)經(jīng)營類型不同的樣本村；然后，運(yùn)用隨機(jī)抽樣方法，選取樣本農(nóng)戶，以保證調(diào)查樣本農(nóng)戶代表不同經(jīng)濟(jì)條件和不同生產(chǎn)經(jīng)營類別，數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的時(shí)效性與代表性。本次調(diào)查共發(fā)放4 000份問卷，剔除無效問卷（因變量數(shù)據(jù)缺失、問卷出現(xiàn)錯(cuò)誤信息）272份之后，獲取有效調(diào)查問卷3 728份。其中，未參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的農(nóng)戶為2 104戶，參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的農(nóng)戶為1 624戶。本次調(diào)查的時(shí)間跨度為2015—2017年，不僅有利于全面分析農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入的影響，也可以反映不同模式農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的試點(diǎn)效果。

（二）研究方法

傾向得分匹配法（PSM）是一種近似自然實(shí)驗(yàn)的方法，該方法通過構(gòu)建反事實(shí)的基本框架，有效克服內(nèi)生性問題及由于樣本選擇偏誤產(chǎn)生的誤差。

本文將獲得農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的樣本劃歸為處理組，將未獲得農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的樣本劃歸為對(duì)照組，按照匹配原則，對(duì)處理組、對(duì)照組樣本進(jìn)行逐一匹配，使得處理組、對(duì)照組樣本特征盡可能相近。這樣就可以模擬處理組的反事實(shí)狀態(tài)（未獲得農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款），進(jìn)而比較樣本在獲得、未獲得農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款兩種情形下的收入差異，使非隨機(jī)數(shù)據(jù)近似隨機(jī)化，有效減少樣本選擇性偏差。

首先，運(yùn)用Logit模型，對(duì)影響農(nóng)戶參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款行為的因素進(jìn)行逐一甄選，以選取顯著性變量，與此同時(shí)，構(gòu)造一個(gè)近似隨機(jī)化的數(shù)據(jù)，計(jì)算出傾向得分，找到同參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款家庭相似的對(duì)照組。

其次，計(jì)算處理組、對(duì)照組收入差異，即平均處理效應(yīng)（Average Treatment Effect on the Treated，ATT），以得到農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款行為對(duì)農(nóng)戶收入的凈影響。

其中，y1i代表參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款農(nóng)戶的收入，y0i代表未參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款農(nóng)戶的收入（是一個(gè)反事實(shí)結(jié)果，運(yùn)用傾向得分方法構(gòu)造）。

基于實(shí)地調(diào)查情況，并借鑒以往的相關(guān)文獻(xiàn)研究，本文選擇總收入對(duì)數(shù)值、農(nóng)業(yè)收入對(duì)數(shù)值和非農(nóng)收入對(duì)數(shù)值作為結(jié)果變量，戶主性別、戶主年齡、戶主教育程度、土地面積、社會(huì)關(guān)系、專業(yè)技能、經(jīng)營類型等反映農(nóng)戶自身稟賦特征的變量作為協(xié)作變量，如表1所示。

三、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）指標(biāo)篩選

表1 變量定義及其描述性統(tǒng)計(jì)分析

應(yīng)用傾向得分匹配法選擇匹配變量是關(guān)鍵，本文使用Stata14.0統(tǒng)計(jì)分析軟件中的Stepwise命令，按照10%以下的顯著水平選取影響農(nóng)戶參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款行為的變量，經(jīng)過多次迭代后，最終回歸結(jié)果如表2所示。

除勞動(dòng)力人數(shù)、土地面積、對(duì)農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的認(rèn)知程度3個(gè)變量因沒達(dá)到顯著性水平被剔除外，其他協(xié)變量均對(duì)農(nóng)戶參與農(nóng)村土地抵押貸款行為具有顯著影響。為此，本文選取戶主性別、戶主年齡、戶主教育程度、社會(huì)關(guān)系、專業(yè)技能、經(jīng)營類型、離縣城距離7個(gè)顯著變量進(jìn)行傾向得分匹配。

（二）收入效應(yīng)分析

本文運(yùn)用近鄰匹配（Nearest Neighbor Matching）、半徑匹配（Radius Matching）和核匹配（Kernel Matching）三種方法計(jì)算農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款對(duì)收入影響的平均處理效應(yīng)（ATT），結(jié)果見表3。

首先，總收入。使用近鄰匹配、半徑匹配和核匹配三種方法，得到的處理組平均處理效應(yīng)（ATT）分別為0.188、0.208、0.191，且在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。也就是說農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款總收入效應(yīng)顯著，農(nóng)戶參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款可以明顯提高家庭總收入。在消除樣本選擇性偏差及內(nèi)生性問題之后，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款平均處理效應(yīng)（ATT）明顯變?。ㄆヅ淝捌骄幚硇?yīng)為0.298，匹配后平均處理效應(yīng)小于 0.208），即在不考慮樣本選擇性偏差和內(nèi)生性問題的情況下，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款總收入效應(yīng)被高估。

表2 Logit模型回歸結(jié)果

其次，農(nóng)業(yè)收入。使用近鄰匹配、半徑匹配和核匹配三種方法，得到的處理組平均處理效應(yīng)（ATT）分別為0.329、0.322和0.326，且在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。也就是說，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款農(nóng)業(yè)收入效應(yīng)顯著，即農(nóng)戶參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款可以明顯提高農(nóng)業(yè)收入。同樣，在消除樣本選擇性偏差及內(nèi)生性問題之后，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款對(duì)農(nóng)戶總收入提高的作用變?。ㄆヅ淝捌骄幚硇?yīng)為0.379，匹配后平均處理效應(yīng)小于0.329），即在不考慮樣本選擇性偏差和內(nèi)生性問題的情況下，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款農(nóng)業(yè)收入效應(yīng)被高估。

表3 平均處理效應(yīng)

最后，對(duì)非農(nóng)收入來說，無論采用任何匹配方法，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款非農(nóng)收入效應(yīng)均不顯著?？赡艿慕忉屖?，農(nóng)戶在獲得農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款之后，將大量資金用于增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入，減少了外出務(wù)工時(shí)間，從而促進(jìn)其農(nóng)業(yè)收入增加，導(dǎo)致農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款非農(nóng)收入的平均效應(yīng)不顯著。

（三）平衡性檢驗(yàn)

為了保證傾向得分匹配法的估計(jì)質(zhì)量，需要對(duì)樣本匹配后處理組、對(duì)照組是否存在系統(tǒng)性差異進(jìn)行驗(yàn)證，近鄰匹配、半徑匹配和核匹配三種方法的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。由表4可知，匹配之后，解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少到3.0%～4.9%左右，Pseudo R2值幾乎接近于零，B值均小于25%。由此可見，經(jīng)過傾向得分匹配方法的處理，處理組與對(duì)照組在統(tǒng)計(jì)上均高度不顯著，傾向得分匹配結(jié)果可靠。

（四）穩(wěn)健性分析

PSM方法只是控制了可觀測(cè)變量的影響，如果存在不可測(cè)變量的選擇，仍然會(huì)產(chǎn)生隱形偏差，直接影響估計(jì)結(jié)果的精準(zhǔn)性。為此，需要運(yùn)用Rosenbaum邊界方法對(duì)匹配結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)。Rosenbaum邊界估計(jì)的核心是，如果Gamma值增加一個(gè)很小的比例，估計(jì)結(jié)果沒再發(fā)生顯著性變化，則說明估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的、可靠的。

本文以核匹配為例，檢測(cè)了農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款總收入效應(yīng)和農(nóng)業(yè)收入效應(yīng)的Rosenbaum邊界估計(jì)結(jié)果。由表5、表6可知，不可觀測(cè)的異質(zhì)性差異比例在1.1～2.0倍時(shí)，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款總收入效應(yīng)和農(nóng)業(yè)收入效應(yīng)在1%水平下顯著，且在5%顯著性水平下置信區(qū)間大于0。也就是說，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款行為對(duì)農(nóng)戶總收入和農(nóng)業(yè)收入具有顯著正向影響。此外，近鄰匹配、半徑匹配和核匹配三種方法的估計(jì)值差異不大。綜合來看，傾向得分匹配法有效克服了樣本選擇性偏差問題，估計(jì)結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

四、對(duì)農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款收入效應(yīng)的進(jìn)一步分析

（一）動(dòng)態(tài)收入效應(yīng)

表4 平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

表5 總收入效應(yīng)的Rosenbaum邊界估計(jì)

表6 農(nóng)業(yè)收入效應(yīng)的Rosenbaum邊界估計(jì)

農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的開展改善了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，并通過優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增加資本性積累等途徑對(duì)農(nóng)戶收入產(chǎn)生顯著影響。然而，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入的影響是否為持續(xù)性、長久性的，尚需要一定時(shí)間繼續(xù)觀察，一方面，這將使農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生良好的預(yù)期；另一方面，農(nóng)戶可以借助農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款一系列政策優(yōu)惠不斷積累，通過循環(huán)累積效應(yīng)，全面、持續(xù)地改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營條件，即農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款使用時(shí)間越久，農(nóng)戶收入效應(yīng)就越顯著。

1.模型設(shè)定

為討論農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的動(dòng)態(tài)收入效應(yīng)，本文參照徐翠萍等[10]的研究思路，構(gòu)建了個(gè)體雙向固定效應(yīng)回歸模型，具體形式如下：

其中，Loan_2015it、Loan_2016it、Loan_2017it分別表2015年、2016年、2017年農(nóng)戶參與農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的基本情況，lnincome代表第i個(gè)農(nóng)戶第t年收入情況，α0代表農(nóng)戶個(gè)體固定效應(yīng)，Xit代表農(nóng)戶戶主性別、年齡等系列特征，δ代表收入平均效應(yīng)；Yit表示第t年份的固定效應(yīng)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.結(jié)果分析

表7 農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貨款動(dòng)態(tài)收入效應(yīng)

本文采用Stata 14.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)2015年、2016年、2017年農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款收入效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果如表7所示。2015—2017年，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款均正向顯著影響農(nóng)戶收入（總收入、農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入）。其中，2015年，農(nóng)戶家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入分別提升7.32%、13.26%、16.81%；2016年，農(nóng)戶家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入分別提升6.19%，13.96%和12.20%；2017年，農(nóng)戶家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入分別提升9.36%，10.16%和18.40%。這充表明農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入增長的影響是持續(xù)性而非暫時(shí)性的。農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款政策措施發(fā)揮作用需要一定時(shí)間，與農(nóng)業(yè)收入的影響相比，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款政策對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)收入的促進(jìn)作用更明顯?？赡艿脑蚴牵讷@得農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款之后，農(nóng)戶將此資金用于非農(nóng)生產(chǎn)項(xiàng)目，非農(nóng)生產(chǎn)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)收益往往高于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)收益，使農(nóng)戶非農(nóng)收入取得較快提升。

（二）模式差異

由于不同地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)存在差異，在不同的農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款模式之下，貸款流程、契約設(shè)計(jì)（如貸款對(duì)象、貸款期限、貸款額度等）、農(nóng)村土地抵押物價(jià)值評(píng)估（如評(píng)估模式、評(píng)估組織資質(zhì)等）、抵押品處置（如違約償還機(jī)制、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制）等方面會(huì)存在明顯差異。基于上述分析，本文結(jié)合不同農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款模式的實(shí)際運(yùn)行情況，將調(diào)查樣本分為政府主導(dǎo)型農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款、市場(chǎng)主導(dǎo)型農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款兩部分，并對(duì)兩部分樣本分別進(jìn)行回歸，結(jié)果如表8所示。

首先，從平均效應(yīng)實(shí)證結(jié)果看，市場(chǎng)主導(dǎo)型農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款模式的農(nóng)戶總收入在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)，參與市場(chǎng)主導(dǎo)型農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款模式的農(nóng)戶總收入平均提升5.93%。從動(dòng)態(tài)效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果看，政府主導(dǎo)型、市場(chǎng)主導(dǎo)型兩種農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款模式對(duì)農(nóng)戶收入效應(yīng)均有持續(xù)、正向影響。

其次，在政府主導(dǎo)型模式中，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入影響在2015年達(dá)到最大值，農(nóng)戶收入提升16.52%；在市場(chǎng)主導(dǎo)型模式中，在2015—2017年，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入影響的持續(xù)效應(yīng)均比較大，2017年達(dá)到最大，農(nóng)戶收入提升21.71%。

可能的原因是，在政府主導(dǎo)型抵押貸款模式下，由于農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)這一特殊抵押品尚不被法律認(rèn)可，農(nóng)村信用社等金融機(jī)構(gòu)開展農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的積極性與主動(dòng)性不高。同時(shí)，對(duì)政府主導(dǎo)型抵押貸款模式的貸款戶來說，其所能獲批的貸款額度不能超過農(nóng)村信用社等金融機(jī)構(gòu)認(rèn)定的農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)評(píng)估價(jià)值的70%。然而，市場(chǎng)主導(dǎo)型農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款模式實(shí)質(zhì)上是一種“抵押+保證+信用”的金融產(chǎn)品，在多重保障之下，農(nóng)村信用社等金融機(jī)構(gòu)的顧慮被消除，而且農(nóng)戶最大貸款額度可以達(dá)到農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)評(píng)估價(jià)值的80%。即在同等條件下，市場(chǎng)主導(dǎo)型貸款模式的農(nóng)戶獲得的抵押貸款額度較高。因此，市場(chǎng)主導(dǎo)型農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入的拉動(dòng)效應(yīng)更加明顯。

五、研究結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

第一，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款供給主體單一，貸款期限以中短期為主，農(nóng)戶獲得的抵押貸款主要用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營；第二，農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款行為對(duì)農(nóng)戶收入具有顯著推動(dòng)作用，可以顯著提升農(nóng)戶總收入和農(nóng)業(yè)收入，對(duì)非農(nóng)收入的影響不太顯著。第三，相較于政府主導(dǎo)型農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款，市場(chǎng)主導(dǎo)型農(nóng)村土地抵押貸款模式在促進(jìn)農(nóng)戶收入增長方面效果更明顯。

（二）政策建議

首先，加大農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的宣傳力度，幫助農(nóng)戶全面了解農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款相關(guān)政策，提升農(nóng)戶農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款認(rèn)知度，加速形成農(nóng)戶正確預(yù)期，擴(kuò)大農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款政策的受助面及影響范圍。

表8 不同模式的農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款收入效應(yīng)

其次，積極提供差異化（多元化）的金融產(chǎn)品。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)正視農(nóng)戶間的異質(zhì)性，通過提供多元化金融產(chǎn)品（服務(wù)）的方式，如差異化授權(quán)額度、融資利率等，滿足農(nóng)戶多元化、差異化的融資需求[11]。與此同時(shí)，加大政府扶持力度，制定一系列扶持政策，如降低貸款利率、簡化貸款手續(xù)、延長貸款償還周期等，降低農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款相關(guān)交易成本（費(fèi)用），提升農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)實(shí)際執(zhí)行效果[12]。

再次，完善農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款相關(guān)制度。構(gòu)建完善的信用擔(dān)保體系和社會(huì)保障體系，建立農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)市場(chǎng)及以第三方為核心的農(nóng)村土地價(jià)值評(píng)估組織（機(jī)構(gòu)），確保農(nóng)村土地評(píng)估價(jià)值公平、公正。

最后，基于農(nóng)村信用社等金融機(jī)構(gòu)對(duì)開展不同抵押貸款模式積極性的差異，未來應(yīng)進(jìn)一步完善農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款發(fā)放激勵(lì)機(jī)制，以激發(fā)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)開展農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的積極性，特別是對(duì)開展政府主導(dǎo)型農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)積極性不高的農(nóng)村信用社等金融機(jī)構(gòu)，可通過建立地方風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償基金等措施，降低其從事農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的可持續(xù)性。